Intelligence artificielle - Changer la façon dont nous diagnostiquons le cancer

Le cancer est la maladie mortelle de tous, peu importe de quel type de malignité il s'agit. Rien qu'en 2018, 9,6 millions de personnes sont décédées dans le monde à cause du cancer.

Tous les médecins et chercheurs s'accordent à dire que si le cancer est détecté à un stade précoce, il augmente considérablement les chances de survie du patient. Malheureusement, la plupart des patients atteints de cancer sont diagnostiqués aux derniers stades de la maladie. Hélas, l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur apportent une importance dans la résolution de ce problème.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur existent depuis longtemps, affectant notre vie quotidienne en changeant notre façon de vivre, d'apprendre et de gagner. Aujourd'hui, les médecins manifestent un vif intérêt pour l'utilisation de l'IA pour le diagnostic, la gestion et de meilleures options thérapeutiques pour diverses maladies, notamment le cancer. Chaque jour qui passe, l'application de l'intelligence artificielle est en plein essor pour l'amélioration des soins de santé.

L'intelligence artificielle comme outil de diagnostic

Grâce aux avancées technologiques dans des domaines tels que la génétique, l'imagerie, le cancer est désormais plus susceptible d'être détecté à un stade plus précoce qu'il y a des décennies.

Cependant, la précision du diagnostic par imagerie médicale est encore faible, les professionnels étant témoins de 20 à 30 % de faux négatifs dans les radiographies pulmonaires et les mammographies. L'IA peut empêcher cela, et le fait que les soins de santé soient riches en données est un avantage supplémentaire. Plus ils ont de données visibles, plus ils sont susceptibles de découvrir les modèles cachés à l'intérieur qui peuvent être utilisés pour effectuer un diagnostic.

Au fil du temps, de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique ont été introduits, mais les formes traditionnelles, comme la régression logistique, ont démontré la plus grande utilité dans la recherche clinique en oncologie. La « détection précoce » est l'un des plus grands défis que nous souhaitons relever en premier lorsqu'il s'agit de traiter le cancer. Il est admis que plus de 80% des cancers du sein, de l'ovaire, de la prostate, du poumon sont évitables s'ils sont détectés tôt.

Comment fonctionne l'IA ?

Les réseaux de neurones sont la forme la plus simple d'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique est la branche de l'IA qui se concentre sur la formation des machines pour qu'elles soient meilleures dans les tâches répétitives. Grâce à des algorithmes, qui peuvent guider les systèmes pour décider où ils ont raison et quand ils ont tort, dans un court laps de temps, le système pourrait apprendre le taux de propagation des données. La durabilité analytique de la technique et l'utilisation d'algorithmes complexes peuvent identifier des modèles et des comportements. La technologie de l'IA est désormais en mesure d'offrir une vision humaine et les déterminations nécessaires pour exceller dans le secteur de la santé.

L'IA dans le diagnostic du cancer

Détecter le cancer pourrait être le défi majeur et complexe de l'IA à ce jour. Les procédures standard typiques comme le dépistage, l'imagerie radiologique peuvent faire une erreur ou peuvent renvoyer de faux négatifs. L'IA améliorera non seulement la précision de la détection d'images, mais pourrait également combler le fossé entre le dépistage du cancer et la génomique. Le New York Genome Center dépend d'un logiciel unique pour le dépistage des patients - Watson, un système d'intelligence artificielle développé par IBM.

Sophia Genetics, en Suisse, utilise l'intelligence artificielle pour aider les médecins à identifier la mutation génétique derrière le cancer. Actuellement, selon la société, il est utilisé dans plus de 80 pays par plus de 970 hôpitaux et son coût moyen est de 50 à 200 dollars par évaluation génétique.

Freenome pour la détection précoce du cancer, une autre innovation de haute technologie a impressionné des VC bien connus, dont Google Verily. Récemment, une société basée aux États-Unis a déclaré une association stratégique avec l'Institut Curie pour mesurer sa plateforme génomique d'IA afin de prédire comment les patients répondent aux thérapies immuno-oncologiques en gardant un œil sur les changements des biomarqueurs se déplaçant dans la circulation sanguine.

Elastographie et IA

L'élastographie ultrasonore est une technique de diagnostic presque nouvelle qui analyse la rigidité du tissu mammaire. Il accomplit cela en faisant vibrer le tissu, ce qui génère une onde. Cette onde introduit une exagération dans les échographies et met en évidence la zone du sein où la propriété diffère. Ceci est utile pour déterminer si une lésion est cancéreuse ou bénigne. Comme le cancer provoque différents types de changements dans les tissus, l'existence d'un cancer peut entraîner un ajustement de ses propriétés physiques, par exemple un changement de porosité. Le rôle de l'intelligence artificielle est de savoir si un tissu donné est cancéreux ou non ?

Comment l'IA aide-t-elle ?

L'une des capacités importantes de l'IA est de traiter des informations vastes et complexes en peu de temps. Avec un enseignement approprié, l'IA est capable d'imiter un esprit humain, et à mesure qu'elle progresse continuellement, l'IA peut voir avec plus de précision, ce que l'œil humain nu ne peut pas, mais avec une efficacité encore plus grande.

En règle générale, l'utilisation d'une telle approche est moins invasive et traumatisante pour les patients et peut également accélérer le processus de diagnostic, garantissant que le traitement commence plus tôt.

Il n'y a rien de nouveau à dire que l'industrie a un long chemin à parcourir et que l'IA doit surmonter ses problèmes de confiance et faire ses preuves auprès des patients et des médecins. À mon avis, le manque de confiance intrinsèque est le plus grand obstacle à l'adoption complète. L'IA seule ne doit pas être considérée comme une solution pour diagnostiquer et traiter un patient dans un environnement totalement non guidé. Assez, c'est une solution intelligente et une aide utile aux médecins, qui ont une vision holistique de la situation et des antécédents médicaux du patient.

C'est un bon exemple de la façon dont la technologie et les humains peuvent travailler en synchronisation, et non les uns contre les autres. L'IA comme ce qu'elle est capable de faire : ça va aider dans des domaines où les compétences humaines restent limitées.

Ce que je pense de l'avenir et je souhaite que le diagnostic du cancer ressemble, j'aimerais regarder l'IA mise en place pour accélérer le diagnostic et les méthodes, voire la récupération. Mais en général, j'aimerais voir la technologie devenir plus facilement disponible et utilisée pour augmenter les taux de survie, améliorer les traitements et minimiser les effets secondaires.